使用高级的Keras预处理工具(如tf.keras.utils.image_dataset_from_directory)和预处理层(如tf.keras.layers.Rescaling)从磁盘的图片目录中加载数据。 使用tf.data的框架写你自己的输入通道。 在TensorFlow Datasets中从可用的类别加载数据集。 内容 import numpy as np import os import PIL import PIL.Image import ...
#要加载的图片数据 validation_split=0.2, #去除20%留给验证数据 subset='training', # 写...
TensorFlow Datasets(TFDS):TFDS是一个用于下载和管理各种常见数据集的库。它提供了一个简单的API,可以轻松地下载和使用数据集。TFDS支持许多常见的数据集,如MNIST、CIFAR-10、ImageNet等。你可以使用tfds.load()函数来下载数据集,例如: 代码语言:txt 复制 import tensorflow_datasets as tfds dataset = tfds.load(...
当第一次载入特定数据集时,TensorFlow Datasets 会自动从云端下载数据集到本地,并显示下载进度。例如,载入 MNIST 数据集时,终端输出提示如下: Downloading and preparing dataset mnist (11.06 MiB) to C:\Users\snowkylin\tensorflow_datasets\mnist\3.0.0... WARNING:absl:Dataset mnist is hosted on GCS. It w...
tfds.load的参数设为download=False
备用:OneDrive下载链接(访问密码:6666) 下载好之后,把输入放入C:\Users\用户名\.keras\datasets里面,如果没有datasets文件夹,就新建一个,然后直接把数据放里面就行了。 目录结构如下 Copy C:. │ keras.json │ └─datasets │ boston_housing.npz
importtensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.base as base iris_data,iris_label=base.load_iris() house_data,house_label=base.load_boston() 前者为iris鸢尾花卉数据集,后者为波士顿房价数据。 3.cifar10数据 tf提供了cifar10数据的下载和读取的函数,我们直接调用就可以了。执行下列代码: ...
今天,TensorFlow推出了一个新的功能,叫做TensorFlow Datasets,可以以tf.data和NumPy的格式将公共数据集装载到TensorFlow里。 目前已经有29个数据集可以通过TensorFlow Datasets装载: 音频类nsynth图像类cats_vs_dogs celeb_a celeb_a_hq cifar10 cifar100 coco2014 colorectal_histology colorectal_histology_large diabetic_...
操作数据 Dataset将按照固定顺序进行迭代,每次生成一个元素。 然后我们用下面的方法对数据进行了处理: dataset=dataset.shuffle(1000).repeat().batch(batch_size) shuffle,随机扰乱数据,1000表示使用的缓存数量,必须比样本数量大才有意义。 repeat,重复,达到数据尾端然后再返回,如果要限定周期数量,可以添加count参数。